cartographer户外10万平园区2d建图

最新推荐文章于 2025-01-13 17:29:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-13 17:29:17 发布 · 692 阅读 · 9 ·
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#机器人

博客直接展示了与机器人相关的图片，但未提供更多详细信息。

直接上图

运行cartographer进行建图
ybg的博客
03-29 3277
运行cartographer进行建图 运行条件：已通过其他节点发布机器人的base_link，且有激光发布节点，否则cartographer无法运行。 1.使用rplidar运行cartographer 修改cartographer_ros/cartographer_ros/launch/demo_revo_lds.launch(也可以自己创建一个) <launch> <pa...
cartographer建图（2），大场景建图
qq_36212935的博客
03-23 2885
1、平台 硬件平台：中继四轮电机底盘（结合IMU提供校准确的odom数据），velodyne16线激光雷达 （只取其远距离的单线数据scan） 软件平台：ubuntu18.04下ros系统 2、配置文件 见cartographer建图（1） 注意：tf树有些变化 ...
【chatgpt代码系列】怎么修改cartographer实现动态更新地图
少磊的博客
03-19 1606
在Cartographer的默认实现中，MapBuilder和TrajectoryBuilder都是单例模式，也就是说只能存在一个实例，它们在程序启动时就被创建了。如果想要实现动态更新地图，就需要定义新的MapBuilder和TrajectoryBuilder，在程序运行期间可以创建多个不同的地图和轨迹构建器。
开源自主导航小车MickX4（六）cartographer 室外2D建图
熊猫飞天
12-24 3万+
开源自主导航小车MickX4（五）cartography 建图1 cartography环境安装2 cartography 配置参考资料 1 cartography环境安装 2 cartography 配置 参考资料 欢迎大家点赞在评论区交流讨论（cenruping@vip.qq.com） O(∩_∩)O ...
开源自主导航小车MickX4（七）cartographer 室外3D建图
熊猫飞天
01-29 3万+
开源自主导航小车MickX4（七）cartography 室外3D建图参考资料 参考资料 [1] https://www.cnblogs.com/hitcm/p/5939507.html [2] https://blog.youkuaiyun.com/crp997576280/article/details/103279649 [3] https://github.com/cartographer-project/cartographer_ros [4] https://github.com/cartographer-
cartographer跑自己的数据包-2d建图篇（laser+Imu建图篇）
qq_40216084的博客
03-27 9042
相信大家装cartographer都可以跑通官网上的示例教程，所以，博主就在这里写一些跑自己数据包的经验，一呢，作为记录，预防自己老年健忘，二呢，跟大家分享一下经验。 如标题所示，博主用的是激光雷达数据和IMU数据进行建图。 改动文件建议自己复制源文件进行新建文件改动，源文件作为保留用。废话不多说 ...
ros1 Noetic下运行cartographer算法进行2d建图
sun5739的博客
01-13 1392
最近的工作重点放在机器狗的二次开发上，项目的需求是要升级机器狗的slam算法和导航避障算法，slam拟采用激光与视觉融合算法，激光slam就使用最为流行和实用的cartoghper算法。在这过程中遇到好多坑，希望看到这篇博客的人能少走弯路吧。我用的仿真机器人是wpr_simiulation。首先复制一份demo_revo_lds.launch文件和revo_lds.lua文件，修改成下面的样子。my_test.lua文件，base_link就是机器人的坐标系。下载与安装的博客有很多，我推荐。
使用Cartographer2D建图
qq_41807801的博客
01-01 2411
Cartographer安装请见我之前的博客 以下是建图步骤 一、修改代码 1.是catkin_ws/src/cartographer_ros/cartographer_ros/launch目录下的demo_revo_lds.launch文件 修改前： <launch> <param name="/use_sim_time" value="true" /> <node name="cartographer_node" pkg="cartographer_ros"
ROS Noetic Cartographer性能优化秘籍：提升2D建图效率
[ROS Noetic Cartographer性能优化秘籍：提升2D建图效率](https://img-blog.csdnimg.cn/2253a85ee9cb44e4a0c0c12dcf90b41f.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1...
cartographer只用激光（hokuyo）2D建图
qq_41585680的博客
06-17 1186
一、修改文件 1.主要是修改demo_revo_lds.launch和revo_lds.lua文件。 这里我新建了与之对应的hokuyo_slam.launch和hokuyo.lua文件 hokuyo_slam.launch <launch> <param name="/use_sim_time" value="false" /> <node name="hokuyo" pkg="hokuyo_node" type="hokuyo_node" respawn="f
cartographer建图
01-04
cartorapher1.0_ws建图环境成功配置，protobuf-3.5.0.能成功编译。
cartographer建图的lua配置文件
09-10
本文档为谷歌的cartographer建图lua文件。该lua文件是基于真实机器人建图，经过修改可以应用到任何差速机器人上。不需要修改或者只需要修改机器人基座标即可使用。
彻底剖析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码和实战(cartographer+LOAM+LIO-SAM)
3D视觉工坊
08-17 2914
应用背景介绍高精地图作为自动驾驶的眼睛，在自动驾驶研发中占据极大的份额，而激光SLAM则是高精地图定位导航算法的关键技术，其重要性不言而喻，在AI产品如矿卡、汽车、清扫车和扫地机器人等领域...
Cartographer建图和纯定位
wwtx的博客
06-12 8852
cartographer的使用与操作笔记
cartographer 用自己的机器人建图保存地图
LISIMANHAHA的博客
09-02 688
cartographer 用自己的机器人跑地图 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37672916/article/details/77198261
2D激光SLAM算法比较+cartographer
热门推荐
chengwei0019
10-28 4万+
声明：博客参考了kint_zhao的文章《2D-slam 激光slam: 开源代码的比较HectorSLAM Gmapping KartoSLAM CoreSLAM LagoSLAM Hector slam： Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题，对传感器要求较高。 缺点：需要雷达（LRS）的更新频率较高，测量噪声小。所以在制图过程中，需要robot速
工作小笔记——使用Cartographer建图和调优
m0_71775106的博客
11-06 7596
本文讲述使用cartographer进行数据回放和参数调优的过程，属于官方文档的阅读笔记，加入了部分自己的理解。
室内、室外激光SLAM关键算法、代码和实战剖析(cartographer+LOAM+ LIO-SAM)
3D视觉工坊
12-10 574
应用背景介绍高精地图作为自动驾驶的眼睛，在自动驾驶研发中占据极大的份额，而激光SLAM则是高精地图定位导航算法的关键技术，其重要性不言而喻，在AI产品如矿卡、汽车、清扫车和扫地机器人等领域都占据一席之地。在没有激光SLAM的日子，对于机器人的控制只能以人主观为准，辅以遥控控制；而激光SLAM技术的出现彻底解决了机器人研究领域中“我在哪儿”的问题，使机器人在未知环境中的自主移动成为可能，并且随着激光...
谷歌cartographer算法手持二维激光雷达建图（不使用里程计及IMU）
wangchuchua的博客
10-16 5149
记录一下自己使用cartographer算法的建图经历，重点讲述一些调整参数时容易遇到的坑和一些及其容易忽视但很重要的细节，下一篇文章讲二维激光雷达融合IMU如何建图（博主刚刚做完整个流程中途遇到了很多坑，还好最后慢慢解决了，仔细的记录一下一些小白容易忽视的细节，亲测有效哦）。
在unbuntu22.04 ros2中，cartographer安装完成后怎么进行2d建图
最新发布
11-07
在Ubuntu 22.04系统的ROS2中完成Cartographer安装后进行2D建图，可按以下步骤操作： ### 准备工作 - 确保Cartographer已正确安装在ROS2环境中，并且相关依赖也已安装。 - 准备好机器人模型和传感器数据，例如激光雷达数据。这里以鱼香ROS的差速机器人模型为例，使用激光雷达进行2D建图 [^1]。 ### 配置参数 - 配置激光雷达参数：确保激光雷达的话题名称、扫描范围、角度分辨率等参数正确配置。这些参数通常在机器人的URDF或launch文件中进行设置。 - 配置Cartographer参数：根据实际需求调整Cartographer的配置文件，例如`trajectory_builder_2d.lua`和`cartographer.lua`。这些文件通常位于`cartographer_ros/cartographer_ros/configuration_files`目录下。 ### 编写launch文件 编写一个launch文件来启动Cartographer和相关节点。以下是一个示例launch文件： ```python import os from ament_index_python.packages import get_package_share_directory from launch import LaunchDescription from launch_ros.actions import Node def generate_launch_description(): cartographer_config_dir = os.path.join(get_package_share_directory('cartographer_ros'), 'configuration_files') configuration_basename = 'cartographer.lua' return LaunchDescription([ Node( package='cartographer_ros', executable='cartographer_node', name='cartographer_node', output='screen', parameters=[{ 'configuration_directory': cartographer_config_dir, 'configuration_basename': configuration_basename }], remappings=[ ('scan', 'scan'), # 激光雷达话题名称 ] ), Node( package='cartographer_ros', executable='occupancy_grid_node', name='occupancy_grid_node', output='screen', parameters=[{ 'resolution': 0.05 # 地图分辨率 }] ) ]) ``` ### 启动建图 - 打开终端，启动ROS2核心： ```bash ros2 daemon start ``` - 启动机器人和激光雷达节点，确保激光雷达数据正常发布。 - 启动Cartographer和建图节点： ```bash ros2 launch <launch文件所在包名> <launch文件名>.launch.py ``` ### 保存地图 当建图完成后，可以使用`map_server`节点保存地图： ```bash ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ~/map ``` 这将在`~/map`目录下保存地图的`pgm`和`yaml`文件。
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